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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明公开了一种基于小样本机器学习的烟火药配方设计方法，包括以下步骤；步骤1：建立烟火药的组分配比指标X1、粘合剂含量X2、组分粒径指标X3，与对应的燃烧速度Y1、燃烧温度Y2、燃烧热Y3的指标参数数据；步骤2：采用实验对步骤1确定的参数进行实验测试；步骤3：利用步骤1的参数数据建立SVM神经网络性能预测模型；步骤4：基于小样本机器学习，利用SVM神经网络对训练数据预处理；步骤5：对配方性能进行预测与验证，获得最佳的配方组成。本发明具有实验次数少、周期短、成本低以及方法操作简单的特点，能够准确构建配方组成与性能预测模型，高效准确设计烟火药配方的目的。
主权项：1.一种基于小样本机器学习的烟火药配方设计方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：建立烟火药的组分配比指标X1、粘合剂含量X2、组分粒径指标X3，与对应的燃烧速度Y1、燃烧温度Y2、燃烧热Y3的指标参数数据；步骤2：采用实验对步骤1确定的参数进行实验测试；步骤3：利用步骤1的参数数据建立SVM神经网络性能预测模型；步骤4：基于小样本机器学习，利用SVM神经网络对训练数据预处理；步骤5：对配方性能进行预测与验证，获得最佳的配方组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于小样本机器学习的烟火药配方设计方法
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